机器学习模型训练过程中的过拟合检测系统

机器学习模型训练过程中的过拟合检测系统

核心监控指标

• 训练损失 vs 验证损失：当验证损失开始上升而训练损失持续下降时
• 准确率差异：训练准确率 > 验证准确率超过5%时
• 泛化误差：训练集与验证集性能差距的标准化度量

实施方案

1. 配置TensorBoard监控

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('runs/exp1')

2. 定义过拟合检测阈值

# 设置验证损失增长阈值
patience = 5
best_val_loss = float('inf')
patience_counter = 0

3. 告警配置 当验证损失连续5个epoch不下降时触发告警：

if val_loss >= best_val_loss:
    patience_counter += 1
    if patience_counter >= patience:
        raise Exception('检测到过拟合，立即停止训练')
else:
    best_val_loss = val_loss
    patience_counter = 0

可复现步骤

1. 训练时同时记录训练和验证指标
2. 每个epoch检查验证损失变化
3. 当损失不再下降且超过阈值时触发告警系统
4. 自动记录过拟合发生的时间点和具体数值

该系统需集成到CI/CD流程中，确保模型上线前自动检测并预警过拟合风险。